스크래피 크롤러 실습: 소셜 네트워크 분석을 위한 QQ 공간 데이터 크롤링

최근 몇 년 동안 소셜 네트워크 분석에 대한 사람들의 요구가 점점 더 높아지고 있습니다. QQ Zone은 중국 최대 규모의 소셜 네트워크 중 하나이며, 데이터 크롤링 및 분석은 소셜 네트워크 연구에 특히 중요합니다. 이 글에서는 Scrapy 프레임워크를 사용하여 QQ Space 데이터를 크롤링하고 소셜 네트워크 분석을 수행하는 방법을 소개합니다.

1. Scrapy 소개

Scrapy는 Python 기반의 오픈 소스 웹 크롤링 프레임워크로, Spider 메커니즘을 통해 웹 사이트 데이터를 빠르고 효율적으로 수집하고 처리하는 데 도움이 됩니다. Scrapy 프레임워크는 엔진, 스케줄러, 다운로더, Spider 및 프로젝트 파이프라인의 다섯 가지 핵심 구성 요소로 구성됩니다. Spider는 웹 페이지에서 데이터를 추출하는 방법과 추출된 데이터를 저장하는 방법을 정의하는 크롤러 논리의 핵심 구성 요소입니다.

2. Scrapy 작업 프로세스

1. Scrapy 프로젝트 생성

명령줄을 사용하여 프로젝트를 생성하려는 디렉터리를 입력한 후 다음 명령을 입력합니다.

scrapy startproject qq_zone

이 명령은 Scrapy 프로젝트를 생성합니다. 이름은 "qq_zone"입니다.

2. 스파이더 만들기

Scrapy 프로젝트에서는 먼저 스파이더를 만들어야 합니다. 프로젝트 디렉터리에 "spiders"라는 폴더를 만들고, 폴더 아래에 "qq_zone_spider.py"라는 Python 파일을 만듭니다.

qq_zone_spider.py에서는 먼저 이름, 시작 URL, 허용된 도메인 이름 등 Spider의 기본 정보를 정의해야 합니다. 코드는 다음과 같습니다.

import scrapy

class QQZoneSpider(scrapy.Spider):
    name = "qq_zone"
    start_urls = ['http://user.qzone.qq.com/xxxxxx']
    allowed_domains = ['user.qzone.qq.com']

start_urls는 크롤링할 QQ 스페이스 메인 페이지의 URL로 대체되어야 하며, "xxxxxx"는 대상 QQ 번호의 숫자 ID로 대체되어야 합니다.

그런 다음 데이터 추출 규칙을 정의해야 합니다. QQ Space는 Javascript를 통해 렌더링되는 페이지이므로 페이지 데이터를 얻으려면 Selenium + PhantomJS를 사용해야 합니다. 코드는 다음과 같습니다.

from scrapy.selector import Selector
from selenium import webdriver

class QQZoneSpider(scrapy.Spider):
    name = "qq_zone"
    start_urls = ['http://user.qzone.qq.com/xxxxxx']
    allowed_domains = ['user.qzone.qq.com']

    def __init__(self):
        self.driver = webdriver.PhantomJS()

    def parse(self, response):
        self.driver.get(response.url)
        sel = Selector(text=self.driver.page_source)
        # 爬取数据的代码

다음으로 XPath 또는 CSS Selector를 사용하여 페이지 구조에 따라 페이지에서 데이터를 추출할 수 있습니다.

3. 데이터 처리 및 저장

qq_zone_spider.py에서는 추출된 데이터를 처리하는 방법을 정의해야 합니다. Scrapy는 데이터 처리 및 저장을 위한 프로젝트 파이프라인 메커니즘을 제공합니다. 이 메커니즘을 활성화하고 settings.py 파일에서 프로젝트 파이프라인을 정의할 수 있습니다.

settings.py 파일에 다음 코드를 추가하세요:

ITEM_PIPELINES = {
    'qq_zone.pipelines.QQZonePipeline': 300,
}

DOWNLOAD_DELAY = 3

그 중 DOWNLOAD_DELAY는 페이지를 크롤링할 때의 지연 시간으로 필요에 따라 조정될 수 있습니다.

그런 다음 프로젝트 루트 디렉터리에 "pipelines.py"라는 파일을 만들고 캡처된 데이터를 처리하고 저장하는 방법을 정의합니다.

import json

class QQZonePipeline(object):

    def __init__(self):
        self.file = open('qq_zone_data.json', 'w')

    def process_item(self, item, spider):
        line = json.dumps(dict(item)) + "
"
        self.file.write(line)
        return item

    def close_spider(self, spider):
        self.file.close()

위 코드에서는 json 모듈을 사용하여 데이터를 json 형식으로 변환한 후 "qq_zone_data.json" 파일에 저장합니다.

3. 소셜 네트워크 분석

QQ 공간 데이터 캡처가 완료된 후 Python의 NetworkX 모듈을 사용하여 소셜 네트워크 분석을 수행할 수 있습니다.

NetworkX는 복잡한 네트워크를 분석하기 위한 Python 라이브러리입니다. 그래프 시각화, 노드 및 에지 속성 설정, 커뮤니티 검색 등과 같은 많은 강력한 도구를 제공합니다. 다음은 간단한 소셜 네트워크 분석 코드입니다.

import json
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.Graph()

with open("qq_zone_data.json", "r") as f:
    for line in f:
        data = json.loads(line)
        uid = data["uid"]
        friends = data["friends"]
        for friend in friends:
            friend_name = friend["name"]
            friend_id = friend["id"]
            G.add_edge(uid, friend_id)

# 可视化
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=20)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, alpha=0.4)
plt.axis('off')
plt.show()

위 코드에서는 먼저 캡처된 데이터를 메모리로 읽고 NetworkX를 사용하여 무방향 그래프를 작성합니다. 여기서 각 노드는 QQ 번호를 나타냅니다. 두 개의 QQ 계정.

그런 다음 스프링 레이아웃 알고리즘을 사용하여 그래픽을 레이아웃하고 마지막으로 시각화를 위해 matplotlib를 사용합니다.

4. 요약

이 글에서는 데이터 캡처를 위한 Scrapy 프레임워크와 간단한 소셜 네트워크 분석을 위한 NetworkX를 사용하는 방법을 소개합니다. 나는 독자들이 Scrapy, Selenium 및 NetworkX의 사용에 대해 더 깊이 이해하고 있다고 믿습니다. 물론, QQ 공간 데이터를 크롤링하는 것은 소셜 네트워크 분석의 일부일 뿐이며, 향후에는 데이터에 대한 보다 심층적인 탐색과 분석이 필요합니다.

위 내용은 스크래피 크롤러 실습: 소셜 네트워크 분석을 위한 QQ 공간 데이터 크롤링의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!